《AI 前端实战》第 4/8 篇 上篇：Streaming UI 工程化 下篇预告：生成式 UI（JSON Schema → React） 第 2～3 篇解决了「模型会说话，而且说的过程体验还行」。
四、第三站：HLREXPORT — 简化了依赖，没简化问题 砍掉VIEWEXPORT的多余环节：直接从插件导出STL → 调用外部OCCT做HLR消隐 → 输出单视图DWG。
2.授权页面 授权登录页是用户直接交互和做决策界面，需要把三件事呈现清楚： 是哪个 账号/设备/CLI 在请求授权 这次申请了哪些权限，逐条列出不同模块的 scope，让用户清楚这次授权到底给了 CLI 什么能力 授权成功后提示可以回到终端，因为终端还在轮询，用户需要知道流程已走完 三、命令与参数 这一节介绍命令参数设计的细节，对于同一条命令，开发者希望看到清晰的表格和流式回复，而 Agent 则更需要一次性返回可解析的结构化资料。
ts（拦截器统一 Token 与错误） ↓ + Composable 写业务，Pinia 只管跨页共享状态 ↓ husky + lint-staged 守住提交质量 ↓ build → preview 验收 → Nginx 部署（记得 try_files） 按这份指南走下来，你得到的不只是一个能跑的 Demo，而是一套类型安全、职责清晰、可持续迭代的工程底座。
三者其实底层都是对远程接口的封装，但 CLI 对 Agent 有两个独特优势：一是几乎所有通用 Agent 都自带 Bash 工具 (例如 Codex、Claude Code、CowAgent、OpenClaw 等)，无需服务提供方搭建 MCP server；二是它把鉴权、参数组装、分页、错误处理等封装进命令，Agent 不用自己构造 HTTP 请求，也不用把整份接口文档塞进上下文，只读一份精简的命令说明就能按需决策，省 token 也更准确。
存储路由不迁移已有数据。改变 backend 或 binding 前必须先完成事件与快照迁移；Redis pending 恢复采用 at-least-once 语义，下游处理器需要保持幂等。
1.1 写入侧：压缩是绝对瓶颈 .NET 内置的 System.IO.Compression.
哪怕自己去地推，去陌拜，都是可以的，一定会有收获。得到用户的肯定之后，确实有成就感 前些天有个用户上线，上线前在内部做了个小的压力测试，也没有提前和我说，完了才截图给我看。